Sobre números y gráficas: Los datos nunca mienten

“Los datos nunca mienten” – Es una de las frases más repetidas entre científicos, médicos, matemáticos y epidemiólogos. 

El mundo de la epidemiología y la estadística es complicado. Los grandes expertos pasan toda su vida enfocados en mejorar modelos y fórmulas matemáticas que nos permiten tomar decisiones médicas y científicas acertadas, con la información contemporánea disponible. Tanto así que, en las grandes universidades, profesores se dedican a perfeccionar un solo modelo o fórmula matemática en toda su carrera profesional.  Cuando se entienden los métodos científicos y se aplican de manera correcta, los datos “nunca mienten”. Sin embargo, el análisis y presentación de datos, cuando se hace sin conocimiento o con motivos distintos a explicar la verdad, comúnmente pueden no reflejar la realidad. 

Sin mucho esfuerzo, aquellos profesionales que entienden el comportamiento de fenómenos como las epidemias y pandemias concluyeron que las proyecciones presentadas por el presidente Bukele en sus conferencias de prensa habían sido formuladas sin ningún aparente rigor científico.  Para los expertos en matemáticas, epidemiologia y medicina, es sorprendente la ligereza con la que se presentaron estos datos y proyecciones.   

Se presentó una “progresión matemática” que sugería que los casos se duplicarían cada tres días… indefinidamente.  Hay muchas razones por las que esto puede no ser correcto.   

Primero, el crecimiento de una pandemia o epidemia viral suele ser exponencial.  Esto significa que no se verá una duplicación de casos, sino un incremento mucho más rápido durante la fase de crecimiento.  Sin embargo, datos internacionales indican que en los países que se implementaron medidas de contención y supresión tempranas y drásticas para enfrentar la enfermedad COVID-19, el crecimiento parece ser “sub-exponencial”. 

Segundo, en el análisis de enfermedades infecciosas, se habla de tres o cuatro diferentes grupos en una población – fundamentos de los modelos SIR y SEIR.  Estos son las personas “susceptibles”, “infectados” y los “recuperados” (o muertos).  A estos tres grupos se les puede agregar un cuarto: los “expuestos”.  A medida que avanza la infección en una población, el número de infectados y expuestos se incrementa y el número de “susceptibles” baja.  Esto, asumiendo que una vez alguien está infectado ya no es “susceptible” ni “expuesto”.  También, pacientes recuperados o muertos no pueden seguir formando parte de los otros tres grupos. 

El movimiento de una población entre estos grupos hace sentido, dado el comportamiento de las enfermedades infecciosas. Estas teorías y modelos no son perfectas.  En el caso de COVID-19 existe la posibilidad de reinfección, lo cual podría permitir que una minoría de pacientes vuelvan al grupo de “susceptibles” o “infectados”. 

Sin embargo, es con modelos como este que muchas organizaciones académicas y científicas han tratado de explicar y predecir lo que podría pasar con enfermedades infecciosas como el SARS, Ébola y ahora la pandemia de COVID-19.  Ni los expertos más reconocidos pueden asegurar que sus modelos son perfectos o que sus predicciones se cumplirán.  No obstante, el presidente de la republica de El Salvador, con una “progresión” matemática aparentemente sin principios científicos, casi aseguró que así se comportaría la enfermedad en nuestro territorio.  Incluso, hizo una progresión similar para los Estados Unidos. 

En cuanto a la progresión hecha por el gobierno para los Estados Unidos, hasta el día 21 de abril, hay una diferencia de 23.5 millones de casos.  Se contabilizan 788,920 casos diagnosticados; la “progresión” presentada por el presidente Bukele sugiere que deberían haber 24.3 millones.  Este último número es casi diez veces mayor a todos los casos diagnosticados en el mundo hasta esta fecha.